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  • 在当下这个数据驱动的...本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍,感兴趣的话就接着看下去吧! 1、《笨方法学python》推荐理由:本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法...

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    在当下这个数据驱动的时代,毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析,因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。对于许多初学者来讲,想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍,感兴趣的话就接着看下去吧!

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    1、《笨方法学python》

    推荐理由:本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中,该书会让你完成一系列习题,而你则可以通过反复练习来学到技能,这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说,在能理解更复杂的话题之前,这可以说是最有效的学习方式。

    2、《深入浅出数据分析》

    推荐理由:《深入浅出数据分析》是学习数据分析最深入浅出的入门书籍之一。该书以生动形象的语言,从各个场景介绍了数据分析的方法以及应用。主要内容有数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧等等,我们把它称作是一本引人入胜的数据分析启蒙书。

    3、《Python数据分析基础教程》

    推荐理由:这无疑是一本面向新手的Numpy入门指南。整本书短小精干,条理清晰,将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白,因此十分适合零基础来进项入门学习。该书主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库,如SciPy和Matplotlib。另外,该书针对每个知识点给出了简短而明晰的示例,并为大部分示例给出了实用场景(如股票数据分析),在帮助初学者入门的同时,也提高了本书可读性。

    4、《Python科学计算》

    推荐理由:本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像,如何设计精巧的程序界面,如何与C语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等内容。不过由于涉及面太广,可能对于单个函数库来说还不够深入,但是这本书能够让入门的学习者快速上手,全面了解科学计算所用到的常用函数库。而且书中以大量实例、图表和插图引导读者逐步深入学习,以便读者能够掌握理论知识。

    5、《利用Python进行数据分析》

    推荐理由:本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。通过介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,让你成为一个数据分析专家。而且,这本书也是从numpy讲起,侧重于数据分析的各个流程,包括数据的存取、规整、可视化等等。此外,本书还涉及了pandas这个库,有兴趣的可以看看。

    6、《深入浅出统计学》

    推荐理由:该书适合没有任何统计概率基础的人进行入门学习,因为这本书足够有趣和简单。本书涵盖的知识点包括,信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等,完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节,教给你有关这门学科的所有基础,为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣,不仅让你充分掌握统计学的要义,更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。

    在如今这个信息爆炸的时代,想要找到Python数据分析相关的学习资料并不困难,相反我们往往因为选择的太多而不知道该看什么。以上为大家整理出来的入门书籍清单都是公认的必看经典教材,大家可以选择自己喜欢的进行详细的学习,相信大家学完上面的任何一本书都能受益无穷。

    为了帮助大家更轻松的学好Python开发,爬虫技术,Python数据分析,人工智能,给大家分享一套系统教学资源,加Python技术学习qq裙:583262168,免费领取。学习过程中有疑问,群里有专业的老司机免费答疑解惑!

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    *声明:本文于网络整理,版权归原作者所有,如来源信息有误或侵犯权益,请联系我们删除或授权事宜。

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  • 原标题:推荐一本Python数据分析必备工具书本书结合Python和数据化运营两个方面,在数据分析工作流程和数据化运营主题结合的基础上,通过指标、模型、方法、案例配合工具的形式,详细介绍了如何使用Python来支持数据...

    原标题:推荐一本Python数据分析必备工具书

    本书结合Python和数据化运营两个方面,在数据分析工作流程和数据化运营主题结合的基础上,通过指标、模型、方法、案例配合工具的形式,详细介绍了如何使用Python来支持数据化运营,尤其是传统工具无法满足的应用场景。

    本书第1版上市后,得到来自各行各业很多好友和读者的支持和反馈,在此致以感谢!第2版在第1版基础上做了很多优化甚至重写,还新增了很多内容。

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    01 /核心内容

    10大类数据预处理经验

    14个数据分析与挖掘主题

    50余个数据工作流知识点

    4大核心数据化运营主题

    8个经典综合性案例

    数据化运营结合数据使用场景360°落地

    02 /新增的内容

    l基于Anaconda的Python环境的安装和配置

    lJupyter基础工具的用法

    l基于Pandas的get_dummies做标志转换

    l特征选择的降维中新增feature_selection配合SelectPercentile、VarianceThreshold、RFE、SelectFromModel做特征选择

    l特征转换的降维中新增PCA、LDA、FA、ICA数据转换和降维的具体方法

    l特征组合的降维中新增基于GBDT、PolynomialFeatures、gplearn的genetic方法做组合特征

    l分类算法中新增使用XGboost做分类应用,以及配合graphviz输出矢量图形

    lpyecharts的数据可视化的应用和操作

    lPython通过rpy2调用R程序,实现关联算法的挖掘

    lPython通过rpy2调用auto.airma实现自动ARIMA的应用

    l自动化数据挖掘与机器学习的理论、流程、知识和应用

    03 /目录

    第1章Python和数据化运营

    本章将首先介绍Python与数据化运营的基本内容,然后围绕数据化运营分析所需的Python相关工具进行介绍,最后通过一个入门级别的案例,介绍如何将Python用于数据化运营。

    第2章 数据化运营的数据来源

    本章将从数据类型和数据来源两个方面介绍数据化运营的数据来源,在第3部分我们还会简单介绍有关读取非结构化数据集的知识,包括网页抓取数据、文本、图像、视频、语音等,用来进行数据化的整体数据资源的整合。

    第3章10条数据化运营不得不知道的数据预处理经验

    数据预处理是数据化运营过程中的重要环节,它直接决定了后期所有数据工作的质量和价值输出。从数据预处理的主要内容看,包括数据清洗、转换、归约、聚合、抽样等。本章将摒弃理论和方法说教,直接介绍预处理本身可能遇到的问题及应对方法。

    第4章 跳过运营数据分析和挖掘的“大坑”

    本章内容涵盖聚类、回归、分类、关联、异常检测、时间序列、路径分析、漏斗分析、归因分析、热力图分析及其他统计分析相关话题;有关聚类、回归、分类、关联、异常检测和时间序列的部分,本章通过Python程序辅助功能实现。

    第5章 会员数据化运营

    从本章开始,我们将介绍数据化运营的具体应用,包括会员数据化运营、商品数据化运营、流量数据化运营、内容数据化运营。本章将从会员数据化运营的概述、关键指标、应用场景、数据分析模型、分析小技巧、分析大实话以及实际案例几个方面展开,逐步介绍有关会员数据化运营的方方面面。

    第6章 商品数据化运营

    商品运营是销售型公司的核心工作之一。本章将围绕商品数据化运营展开,内容包括概述、关键指标、应用场景、分析模型、分析小技巧、分析“大实话”及应用案例。

    第7章 流量数据化运营

    流量(Teaffic)是企业获得用户的第一步,对于大多数需要“自力更生”的企业而言,流量是企业运营的命脉之一,没有流量就没有一切。本章将围绕流量运营的相关话题,从流量采集处理工具、流量数据与企业数据的整合、流量运营指标、流量数据化运营分析模型、流量分析小技巧和“大实话”等方面展开,最后通过两个案例介绍如何做流量建模分析。

    第8章 内容数据化运营

    内容运营是信息化媒体运营的核心,对于此类公司而言,内容即公司的核心价值。本章将围绕内容运营的相关话题展开,包括分析指标、应用场景、分析模型、分析小技巧、分析大实话。最后通过两个案例介绍如何通过Python做内容数据化支持。

    04 /超低价预售

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  • 图书学习打卡:Python数据分析基础教程/王斌会 第六章 数据的统计分析 6.1 随机变量及其分布 6.1.1 均匀分布 6.1.2 正态分布 ##6.1 随机变量及其分布 ####6.1.1 均匀分布 a=0;b=1;y=1/(b-a) plt.plot(a,y); plt....

    图书学习打卡:Python数据分析基础教程/王斌会 第六章 数据的统计分析

    在这里插入图片描述

    6.1 随机变量及其分布

    6.1.1 均匀分布

    在这里插入图片描述

    6.1.2 正态分布

    在这里插入图片描述

    ##6.1 随机变量及其分布
    ####6.1.1 均匀分布
    a=0;b=1;y=1/(b-a)
    plt.plot(a,y); plt.hlines(y,a,b);
    plt.show()
    #plt.vlines(0,0,1);plt.vlines(1,0,1);
    
    #####(1)整数随机数
    import random
    random.randint(10,20)  #[10,20]上的随机整数
    
    #####(2)实数随机数
    random.uniform(0,1)    #[0,1]上的随机实数
    
    #####(3)整数随机数列
    import numpy as np
    np.random.randint(10,21,9)  #[10,20]上的随机整数
    
    #####(4)实数随机数列
    np.random.uniform(0,1,10)   #[0,1]上的10个随机实数=np.random.rand(10)
    
    ###6.1.2 正态分布
    #####(2)标准正态分布
    from math import sqrt,pi   #调用数学函数,import math as *
    x=np.linspace(-4,4,50);
    y=1/sqrt(2*pi)*np.exp(-x**2/2);
    plt.plot(x,y);
    plt.show()
    ####################################################
    ####################################################
    ####################################################
    import scipy.stats as st  #加载统计方法包
    P=st.norm.cdf(2);P
    
    '''加载自定义库,在当前目录下建立DaPy1func.py函数库即可'''
    import DaPy_fun as da
    '''标准正态曲线面积(概率) '''
    da.norm_p(-1,1)         #68.27%
    da.norm_p(-2,2)         #94.45%
    da.norm_p(-1.96,1.96)   #95%
    da.norm_p(-3,3)         #99.73%
    da.norm_p(-2.58,2.58)   #99%
    
    za=st.norm.ppf(0.95);za   #单侧
    [st.norm.ppf(0.025),st.norm.ppf(0.975)]  #双侧
    
    #####(3)正态随机数
    np.random.normal(10,4,5)  #产生5个均值为10标准差为4的正态随机数
    np.random.normal(0,1,5)   #生成5个标准正态分布随机数
    
    '''一页绘制四个正态随机图 '''
    fig,ax = plt.subplots(2,2)
    for i in range(2):
        for j in range(2):
            ax[i,j].hist(np.random.normal(0,1,500),bins = 50)
    plt.subplots_adjust(wspace = 0,hspace=0)
    
    z=np.random.normal(0,1,100)
    #cnts, bins = np.histogram(z, bins=50, normed=True)
    #bins = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2
    #plt.hist(z,bins=50,density=True)
    #plt.plot(bins, cnts)
    #plt.hist(z,density=True)[0]
    #plt.hist(z,density=True)[1]
    import seaborn as sns
    sns.distplot(z)
    
    st.probplot(BSdata.身高, dist="norm", plot=plt); #正态概率图
    st.probplot(BSdata['支出'], dist="norm", plot=plt);
    

    6.2 统计分析基础

    6.2.1 统计量的概念

    在这里插入图片描述

    6.2.2 统计量的分布

    在这里插入图片描述

    ##6.2 数据分析统计基础
    ###6.2.1 的 统计量的
    #####(1)简单随机抽样
    np.random.randint(0,2,10)  #[0,2)上的10个随机整数
    i=np.random.randint(1,53,6);i #抽取10个学生,[1,52]上的6个整数
    BSdata.iloc[i]       #随机抽取的6个学生信息
    BSdata.sample(6)    #直接抽取6个学生的信息
    
    ###6.2.2 统计量的分布
    def norm_sim1(N=1000,n=10):    # n样本个数, N模拟次数(即抽样次数)
        xbar=np.zeros(N)            #模拟样本均值
        for i in range(N):          #[0,1]上的标准正态随机数及均值
           xbar[i]=np.random.normal(0,1,n).mean()
        sns.distplot(xbar,bins=50)  #plt.hist(xbar,bins=50)
        print(pd.DataFrame(xbar).describe().T)
    norm_sim1()
    norm_sim1(10000,30)
    #sns.distplot(norm_sim1())  #plt.hist(norm_sim1())
    #sns.distplot(norm_sim1(n=30,N=10000)) #plt.hist(norm_sim1(n=30,N=10000))
    
    def norm_sim2(N=1000,n=10):
        xbar=np.zeros(N)
        for i in range(N):
           xbar[i]=np.random.uniform(0,1,n).mean()  #[0,1]上的均匀随机数及均值
        sns.distplot(xbar,bins=50)
        print(pd.DataFrame(xbar).describe().T)
    norm_sim2()
    norm_sim2(10000,30)
    
    #sns.distplot(norm_sim2())             #plt.hist(norm_sim2())
    #sns.distplot(norm_sim1(n=30,N=10000)) #plt.hist(norm_sim2(n=30,N=10000))
    
    #####(3)t分布曲线
    x=np.arange(-4,4,0.1)
    yn=st.norm.pdf(x,0,1);yt3=st.t.pdf(x,3);yt10=st.t.pdf(x,10)
    plt.plot(x,yn,'r-',x,yt3,'b.',x,yt10,'g-.');
    plt.legend(["N(0,1)","t(3)","t(10)"]);
    
    

    6.3 基本统计推断方法

    6.3.1 点估计与区间估计

    在这里插入图片描述

    6.3.2 假设检验

    在这里插入图片描述

    ##6.3  基本统计推断方法
    
    ###3.2.1 参数的估计方法
    ####3.2.1.1 点估计
    #####(1)均值的点估计
    BSdata['身高'].mean()
    #####(2)标准差的点估计
    BSdata['身高'].std()
    ##### (3)比例的点估计
    #f=BSdata['开设'].value_counts();p=f/sum(f);p
    42/150
    
    #3.2.1.2 区间估计
    da.norm_p(-2,2)
    
    def t_interval(b,x):
        a=1-b
        n = len(x)
        import scipy.stats as st
        ta=st.t.ppf(1-a/2,n-1);ta
        from math import sqrt
        se=x.std()/sqrt(n)
        return(x.mean()-ta*se, x.mean()+se*ta)
    t_interval(0.95,BSdata['身高'])
    
    X=BSdata['身高']
    st.norm.interval(0.95,X.mean())
    n=len(X)
    st.t.interval(0.95, n-1, X.mean(), X.std()/sqrt(n))
    #st.t.interval(0.95, len(X)-1, X.mean(), st.sem(X))
    
    ###6.3.2 参数的假设检验
    #####(1)t检验
    import scipy.stats as st  #加载统计方法包
    st.ttest_1samp(BSdata.身高, popmean = 166)
    st.ttest_1samp(BSdata.身高, popmean = 170)
    ### 单样本t检验及图示
    import DaPy_fun as da
    da.ttest_1plot(BSdata.身高,166)
    da.ttest_1plot(BSdata.身高,170)
    
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  • 在当下这个数据驱动的时代,...本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍,感兴趣的话就接着看下去吧! 为了帮助大家更轻松的学好Python开发,Python爬虫技术,Python数据分析等相关...

    在当下这个数据驱动的时代,毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析,因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。对于许多初学者来讲,想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍,感兴趣的话就接着看下去吧!

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    1、《笨方法学python》

     

    推荐理由:本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中,该书会让你完成一系列习题,而你则可以通过反复练习来学到技能,这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说,在能理解更复杂的话题之前,这可以说是最有效的学习方式。

     

    2、《深入浅出数据分析》

     

    推荐理由:《深入浅出数据分析》是学习数据分析最深入浅出的入门书籍之一。该书以生动形象的语言,从各个场景介绍了数据分析的方法以及应用。主要内容有数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧等等,我们把它称作是一本引人入胜的数据分析启蒙书。

     

    3、《Python数据分析基础教程》

     

    推荐理由:这无疑是一本面向新手的Numpy入门指南。整本书短小精干,条理清晰,将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白,因此十分适合零基础来进项入门学习。该书主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库,如SciPy和Matplotlib。另外,该书针对每个知识点给出了简短而明晰的示例,并为大部分示例给出了实用场景(如股票数据分析),在帮助初学者入门的同时,也提高了本书可读性。

     

    4、《Python科学计算》

     

    推荐理由:本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像,如何设计精巧的程序界面,如何与C语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等内容。不过由于涉及面太广,可能对于单个函数库来说还不够深入,但是这本书能够让入门的学习者快速上手,全面了解科学计算所用到的常用函数库。而且书中以大量实例、图表和插图引导读者逐步深入学习,以便读者能够掌握理论知识。

     

    5、《利用Python进行数据分析》

     

    推荐理由:本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。通过介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,让你成为一个数据分析专家。而且,这本书也是从numpy讲起,侧重于数据分析的各个流程,包括数据的存取、规整、可视化等等。此外,本书还涉及了pandas这个库,有兴趣的可以看看。

     

    6、《深入浅出统计学》

     

    推荐理由:该书适合没有任何统计概率基础的人进行入门学习,因为这本书足够有趣和简单。本书涵盖的知识点包括,信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等,完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节,教给你有关这门学科的所有基础,为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣,不仅让你充分掌握统计学的要义,更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。

     

    在如今这个信息爆炸的时代,想要找到Python数据分析相关的学习资料并不困难,相反我们往往因为选择的太多而不知道该看什么。以上为大家整理出来的入门书籍清单都是公认的必看经典教材,大家可以选择自己喜欢的进行详细的学习,相信大家学完上面的任何一本书都能受益无穷。

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    2019-06-10 16:11:33
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